- 核心服务层
- API/SaaS平台：提供标准化接口服务（如文本生成、图像识别），按调用量或订阅收费，适合中小型企业快速接入
- 私有化部署：为企业定制本地化部署方案，包含硬件选型、模型微调、系统集成，通常收取项目制费用（100万+起）
- 行业垂直模型：针对金融/医疗/法律等特定领域训练专用模型，通过行业know-how提升溢价能力
- 增值服务层
- 模型调优服务：提供Prompt工程、RLHF训练等技术服务（收费模式：人天计费或效果分成）
- 数据治理方案：帮助企业构建高质量数据中台，解决”数据-模型”闭环问题
- 安全合规套件：包含内容审核、数据脱敏、版权追踪等模块，满足金融/政务客户刚性需求
- 生态构建层
- 开发者社区：通过开源基础模型吸引开发者，形成插件生态后抽取交易佣金
- 算力优化方案：结合模型压缩、动态量化技术，帮助客户降低30%+的推理成本
- 人才培训体系：提供认证课程+实战工作坊，年费制培训收入可占营收15%
商业化关键要素：
- 技术层面需构建模型迭代管道（如周级更新能力）
- 建立清晰的ROI测算模型，证明AI投入可提升客户20%+运营效率
- 采用混合云架构平衡成本与性能，头部客户GPU利用率需达85%+
- 构建行业标杆案例（如某银行智能客服节省3000万/年人力成本）
新兴趋势：
- 微型团队（<10人）通过浏览器插件等轻量化产品实现全球化变现
- MaaS（Model-as-a-Service）逐渐替代传统SaaS，按推理token计费
- 模型蒸馏技术催生”小模型+大平台”的联合运营分成模式
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